Segunda tarea de Procesamiento de Datos Geográficos, la cual tiene como finalidad desarrollar tablas y gráficos estadísticos interactivos a partir de las estadisticas policiales del año 2021 proporcionadas por la página web de datos abiertos del Organismo de Investigación Juficial (OIJ)
library(ggplot2)
library(readxl)
library(plotly)
library(dplyr)
library(sf)
library(DT)
estad_policial$Fecha = as.Date(estad_policial$Fecha)
colnames(estad_policial) = c("Delito",
"Fecha",
"Víctima",
"Edad",
"Género",
"Provincia",
"Cantón")
estad_policial %>%
datatable(options = list(
pageLength = 10,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
))
Graf1 <-
estad_policial %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
ggtitle("cantidad de delitos en Costa Rica segun el tipo de delito") +
xlab("Delito cometido") +
ylab("Cantidad de Delitos")
ggplotly(Graf1) %>%
config(locale = 'es')
Graf2 <-
estad_policial %>% mutate(meses = lubridate::month(Fecha))
nombres_estad <-
c(
"Enero",
"Febrero",
"Marzo",
"Abril",
"Mayo",
"Junio",
"Julio",
"Agosto",
"Septiembre",
"Octubre",
"Noviembre"
)
Graf2 <-
Graf2 %>%
count(meses) %>%
ggplot(level = levelorder, (aes(
x = reorder(nombres_estad, meses), y = n
))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de Delitos por mes") +
xlab("Meses") +
ylab("Cantidad de Delito")
ggplotly (Graf2) %>%
config(locale = 'es')
Graf3 <-
estad_policial %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Género)) +
geom_bar(position = "fill") +
coord_flip() +
labs(fill = "Género") +
ggtitle("Proporcion de delitos según el género") +
xlab("Tipo de delito") +
ylab("Proporción")
ggplotly(Graf3) %>%
config(locale = 'es')
graf4 <-
estad_policial %>%
count(Cantón) %>%
filter(Cantón == "SAN JOSE" |
Cantón == "ALAJUELA" |
Cantón == "CARTAGO" |
Cantón == "HEREDIA") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Cantón, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos en los cantones de San José, Alajuela, Cartago y Heredia") +
xlab("Cantón") +
ylab("Cantidad")
ggplotly(graf4) %>%
config(locale = 'es')